論文の概要: Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20906v2
• Date: Tue, 23 Sep 2025 17:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 16:16:25.762442
• Title: Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models
• Title（参考訳）: タブラル基礎モデルをグラフ基礎モデルに変換する
• Authors: Dmitry Eremeev, Gleb Bazhenov, Oleg Platonov, Artem Babenko, Liudmila Prokhorenkova,
• Abstract要約: グラフ基礎モデルをグラフ基礎モデルに変換するためのフレームワークであるG2T-FMを提案する。 G2T-FMは、元のノード機能を近隣の特徴集約で強化し、構造的な埋め込みを追加し、構築されたノード表現にTFMを適用する。 我々のモデルは、公開GFMを著しく上回り、スクラッチから訓練されたよく訓練されたGNNよりも、競争力があり、しばしば優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.47522328312435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While foundation models have revolutionized such fields as natural language processing and computer vision, their potential in graph machine learning remains largely unexplored. One of the key challenges in designing graph foundation models (GFMs) is handling diverse node features that can vary across different graph datasets. While many works on GFMs have focused exclusively on text-attributed graphs, the problem of handling arbitrary features of other types in GFMs has not been fully addressed. However, this problem is not unique to the graph domain, as it also arises in the field of machine learning for tabular data. In this work, motivated by the recent success of tabular foundation models (TFMs) like TabPFNv2 or LimiX, we propose G2T-FM, a simple framework for turning tabular foundation models into graph foundation models. Specifically, G2T-FM augments the original node features with neighborhood feature aggregation, adds structural embeddings, and then applies a TFM to the constructed node representations. Even in a fully in-context regime, our model achieves strong results, significantly outperforming publicly available GFMs and performing competitively with, and often better than, well-tuned GNNs trained from scratch. Moreover, after finetuning, G2T-FM surpasses well-tuned GNN baselines. In particular, when combined with LimiX, G2T-FM often outperforms the best GNN by a significant margin. In summary, our paper reveals the potential of a previously overlooked direction of utilizing tabular foundation models for graph machine learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野に革命をもたらしたが、グラフ機械学習におけるその可能性はほとんど解明されていない。 グラフ基盤モデル(GFM)の設計における重要な課題の1つは、さまざまなグラフデータセットにまたがる多様なノード機能を扱うことである。 GFMに関する多くの研究は、テキスト分散グラフにのみ焦点をあててきたが、GFMにおける他のタイプの任意の特徴を扱うという問題は、完全には解決されていない。 しかし、この問題はグラフ領域に固有のものではなく、グラフデータに対する機械学習の分野でも生じている。 本稿では,TabPFNv2 や LimiX のような最近の表層基盤モデル (TFM) の成功を動機として,表層基礎モデルをグラフ基盤モデルに変換するシンプルなフレームワーク G2T-FM を提案する。 具体的には、G2T-FMは、近傍の特徴集約で元のノード機能を強化し、構造的な埋め込みを追加し、構築されたノード表現にTFMを適用する。 完全にコンテキスト内であっても、我々のモデルは強力な結果を得ることができ、公開GFMを著しく上回り、スクラッチから訓練されたよく訓練されたGNNよりも競争力があり、しばしば優れている。 さらに、微調整後、G2T-FMは十分に調整されたGNNベースラインを超える。 特に、LimiX と組み合わせると、G2T-FM は GNN を著しく上回っている。 要約して,本稿では,グラフ機械学習タスクに表層基礎モデルを活用するという,これまで見過ごされていた方向性の可能性を明らかにする。

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